![](/images/graphics-bg.png)
An Improved Particle Swarm Optimization with Biogeography-Based Learning Strategy for Economic Dispatch Problems
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Economic dispatch (ED) plays an important role in power system operation, since it can decrease the operating cost, save energy resources, and reduce environmental load.
This paper presents an improved particle swarm optimization called biogeography-based learning particle swarm optimization (BLPSO) for solving the ED problems involving different equality and inequality constraints, such as power balance, prohibited operating zones, and ramp-rate limits.
In the proposed BLPSO, a biogeography-based learning strategy is employed in which particles learn from each other based on the quality of their personal best positions, and thus it can provide a more efficient balance between exploration and exploitation.
The proposed BLPSO is applied to solve five ED problems and compared with other optimization techniques in the literature.
Experimental results demonstrate that the BLPSO is a promising approach for solving the ED problems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Xu& Xu, Bin& Du, Wenli. 2018. An Improved Particle Swarm Optimization with Biogeography-Based Learning Strategy for Economic Dispatch Problems. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135724
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Xu…[et al.]. An Improved Particle Swarm Optimization with Biogeography-Based Learning Strategy for Economic Dispatch Problems. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135724
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Xu& Xu, Bin& Du, Wenli. An Improved Particle Swarm Optimization with Biogeography-Based Learning Strategy for Economic Dispatch Problems. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135724
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1135724
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)